人工智能對于醫(yī)療的影響,，并不止于上文所概述的智能診斷,、智能治療、健康管理和醫(yī)療管理等方面的內(nèi)容,，其他如藥物挖掘,、生物科技和精準醫(yī)療等也是人工智能可以發(fā)揮巨大作用的領域,。從上文的分析來看，人工智能會進一步推動醫(yī)療領域向著智能化、日?；腿诵曰姆较虬l(fā)展,，尤為重要的是可以促進精準醫(yī)療的發(fā)展。同時,，這些變化也會對醫(yī)療行業(yè)就業(yè)和人類對于自身的認識產(chǎn)生重要影響,。從目前來看，人工智能在未來的發(fā)展有如下三個值得關注的積極趨勢：第一,，用人工智能的“醫(yī)生”補充人類醫(yī)護人員,，以解決未來醫(yī)護人員稀缺的問題；第二,，用人工智能提高藥物挖掘的效率,，加速藥物開發(fā)的過程；第三,，在人工智能的基礎上,，提高個性化用藥的水平，并通過精準醫(yī)療最終解決癌癥這一難題,。下面分而述之,。

　　第一，開發(fā)人工智能醫(yī)生以緩解醫(yī)護人員不足,。人類醫(yī)生的培養(yǎng)過程非常復雜,，且成本相對較高，培養(yǎng)時間較長,。例如在美國,，醫(yī)學專業(yè)需要學生在完成本科學位之后再來就讀。即便在發(fā)達國家,，有經(jīng)驗的醫(yī)護人員的缺乏也是一種常態(tài),。而一旦人工智能的技術應用獲得突破，就可以在一個相對較短的時間內(nèi)訓練出大量具備相關技能的人工智能醫(yī)生,，進而可以有效地解決人類醫(yī)生資源不足的問題,。而且，這些醫(yī)生可以在全世界的任何地方全年無休地提供醫(yī)療服務,。當然,，這并不意味著在未來所有的人類醫(yī)生都會消失，在一些非常復雜的工作中,，人類醫(yī)生的作用仍然是不可替代的,，至少在一定時間范圍內(nèi)看來如此。除此之外,，把那些日常診斷或者程序化的工作交由人工智能來完成,，會更加節(jié)省醫(yī)療成本,。

　　隨著人工智能技術水平的快速提升，未來的情景將是：平均水平的醫(yī)生讓人工智能做助理,，而平均水平以下的醫(yī)生則要做人工智能的助理,。如果用于診斷疾病或是預后的數(shù)據(jù)、圖像能夠標準化,、量化,、結構化，這些工作基本可以通過人工智能來完成,。在確定相應的數(shù)據(jù)范圍和具體算法后,，人工智能可以通過不斷地進行機器學習和積累，逐步完善診斷系統(tǒng)和治療流程,。盡管目前來看，人工智能并不是萬能的,，但是它的確會在某些具體工作中超越人類,，從而取代一部分人的現(xiàn)有作用。

　　因此,，面對人工智能的發(fā)展,，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的發(fā)展必須加快相關的技術應用的開發(fā)，并協(xié)調(diào)好人類醫(yī)生與人工智能之間的配合,。在這一方面,，中國的“微醫(yī)”是一個典型產(chǎn)品?！拔⑨t(yī)”是一個移動互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康服務平臺,，可以提供預約掛號、在線問診,、遠程會診,、電子處方、藥品配送等互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療服務,。在這個平臺上,，每天有大量的患者上傳影像數(shù)據(jù)并請求相關專家協(xié)助診斷。醫(yī)學人工智能的幫助一方面可以節(jié)省醫(yī)生的大量重復性工作,，使圖像數(shù)據(jù)和病例首先通過機器進行初審,，再由專家進行復核，其效率將提升70％以上,，另一方面還可以面向基層醫(yī)生提供診療輔助,，大約80％的常見病可以由人工智能協(xié)助基層醫(yī)生完成治療，而剩下約20％的復雜病例,，則可通過互聯(lián)網(wǎng)平臺請專家進行遠程會診,，從而提升基層的診療水平,。

　　第二，人工智能助力藥物挖掘效率,。藥物的挖掘和篩選一直是醫(yī)療業(yè)的重要領域,。換言之，藥物研發(fā)的水平和規(guī)模在某種程度上決定了醫(yī)療業(yè)的發(fā)展形態(tài),。從歷史上看,，藥物挖掘經(jīng)歷了隨機篩選藥物、組合化學庫篩選和虛擬藥物篩選三個階段,。最初,，隨機篩選藥物的典型做法是通過細菌培養(yǎng)法從自然資源中篩選抗菌素，這種做法是低效的,。隨著組合化學的出現(xiàn),，人們可以迅速合成大量化合物，并在此基礎上運用高通量篩選的技術完成化合物的篩選,，這種做法的缺點則主要在于研發(fā)成本較高,。到了虛擬藥物篩選階段，人們可以將藥物篩選的過程在計算機上進行模擬,，以對化合物可能的活性作出預測,，從而進行更具針對性的實體篩選，這樣可以極大地減少藥物開發(fā)成本,。由此,，醫(yī)藥領域很早就開始將計算機技術和人工智能應用于藥物挖掘上，并起到了積極的作用,。

　　到目前為止,，新藥的研發(fā)仍然需要極高的成本，既需要長期的實驗和數(shù)十億乃至上百億美元的投入,，還要進行反復的安全性測試,，而且即便如此，也無法保證最后真的能夠成功,。而人工智能的應用可以在很大程度上緩解相應的問題,。例如，在新藥篩選時,，可以利用人工智能所具有的策略網(wǎng)絡和評價網(wǎng)絡以及蒙特卡洛樹搜索算法（Monte Carlo Tree Search）,，從成千上萬種備選化合物中挑選出最具有安全性的化合物，作為新藥的最佳備選者,。人工智能還可以協(xié)助新藥的安全性檢測,，也就是通過對已知藥物的副作用的分析，預先判斷出新藥的副作用及其大小,，由此選擇那些產(chǎn)生的副作用危害最小的藥物進入動物實驗和人體試驗,，從而大大地節(jié)約時間和成本,。

　　據(jù)研究人員估算，大約15％到20％的新藥研發(fā)成本都消耗在探索階段,。這意味著數(shù)億美元的成本,，以及數(shù)年的研發(fā)時間。目前,，在藥物挖掘領域,，位于美國舊金山的初創(chuàng)公司Atomwise是最具代表性的。Atomwise主要關注于利用深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡來發(fā)現(xiàn)新的藥物,，具體來說,，主要是運用超級計算機、人工智能和復雜的算法模擬制藥過程,，來預測新藥品的效果,，同時降低研發(fā)成本。這使得該公司不僅具有強大的藥物發(fā)掘能力,，同時極大地降低了發(fā)現(xiàn)和研制新藥的成本,。例如，在2015年,，該公司宣布在尋找埃博拉病毒治療方案方面獲得了進展。也就是說,，在Atomwise預測的藥物中,，有兩種或許能用來抗擊埃博拉病毒，而這些發(fā)現(xiàn)用時僅七天且成本不超過1000美元,。

　　第三,，利用人工智能和精準醫(yī)療治療癌癥。在推動精準醫(yī)學的發(fā)展上,，人工智能也發(fā)揮著巨大的作用,。早在2011年，美國國家科學院,、美國國立衛(wèi)生研究院,、美國國家工程院以及美國國家科學委員會就共同發(fā)出了“邁向精準醫(yī)學”的倡議。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展,，精準醫(yī)療的發(fā)展也獲得了相應的技術基礎,。如前所述，人工智能在癌癥診斷的準確性方面,，已經(jīng)取得了很大的進展,。借助大數(shù)據(jù)和人工智能，醫(yī)生可以檢測出不同癌癥病人的不同病變,，找到個性化的用藥,，并進而利用人工智能完成換藥和配藥工作,，大大降低了治療的成本。

　　癌癥是典型的需要精準治療的病癥之一,。癌細胞來自體內(nèi),，而且與正常細胞非常相似，在治療的過程中,，很難準確找到所有的癌細胞,，因此也就難以根除疾病。癌癥手術僅僅能夠切除肉眼可以看到的病灶,，而對于已經(jīng)轉移的或者存在于血液和淋巴內(nèi)的癌細胞則無能為力,。而這些未被清除的癌細胞則會重新增殖，從而導致癌癥的復發(fā)與轉移,。盡管化療藥物會發(fā)揮一定的作用,，但癌細胞可能會產(chǎn)生耐藥性，同時患者的免疫功能則會下降,，這樣也容易造成癌癥的反復,。

　　因此，治療癌癥的一個非常重要的原則在于,，每一個癌癥患者都需要根據(jù)具體的病情制定個性化的治療方案,，而不是采用沒有針對性的一般治療方案。因此,，如果有一個專門的治療小組針對某一癌癥患者進行藥品的配制,，并且對癌細胞變化的反應足夠迅速，那么癌細胞是可以完全殺死的,。然而,，如果按照這種方案來治療，其成本是非常高的,，甚至會達到上億美元,。因此，這種治療方案是非常不經(jīng)濟的,，對大多數(shù)患者來說難以承擔,。

　　基于面對癌癥的這種特性，可以依靠大數(shù)據(jù)和人工智能,，來提高治療的針對性和精準性,。根據(jù)目前的研究，導致腫瘤發(fā)生的基因錯誤大約在萬的數(shù)量級上,，而已知的癌癥則在百的數(shù)量級上,。因此，所有可能的惡性基因復制的錯誤和癌癥的組合大約有幾百萬到上千萬種,。這個數(shù)量級就人類的認知能力而言是超大規(guī)模的,，但是從大數(shù)據(jù)和人工智能的領域來看則是非常小的,。因此，通過人工智能進行大數(shù)據(jù)分析,，可以更有針對性地檢測不同人的不同病變,，從而找到適合具體情況的個性化用藥。同時,，運用人工智能和大數(shù)據(jù)也可以檢測患者的新病變,，從而可以幫助癌癥患者及時更換新的藥物。此外,，這些換藥和配藥的過程都可以在人工智能平臺上完成,，由此也會大大降低藥品的使用成本。按照這種發(fā)展趨勢,，人類在未來克服癌癥難題,，將不再是一種空想。